python - multiplicar - numpy tutorial español pdf

Cómo escribir formas geométricas simples en matrices numpy

Question

Me gustaría generar una matriz numpy de 200x200 elementos en tamaño y poner en ella un círculo centrado en 100,100 coordenadas, radio 80 y ancho de trazo de 3 píxeles. ¿Cómo hacer esto en Python 2.7 sin involucrar operaciones de archivos? Posiblemente usando geometría o bibliotecas de imágenes para permitir la generalización a otras formas.

Answer 1

opencv new python bindings import cv2 create numpy arrays como el formato de imagen predeterminado

Incluyen funciones de dibujo

Answer 2

Cairo es una biblioteca de gráficos 2D moderna, flexible y rápida. Tiene enlaces de Python y permite crear "superficies" basadas en matrices NumPy:

import numpy
import cairo
import math
data = numpy.zeros((200, 200, 4), dtype=numpy.uint8)
surface = cairo.ImageSurface.create_for_data(
data, cairo.FORMAT_ARGB32, 200, 200)
cr = cairo.Context(surface)
# fill with solid white
cr.set_source_rgb(1.0, 1.0, 1.0)
cr.paint()
# draw red circle
cr.arc(100, 100, 80, 0, 2*math.pi)
cr.set_line_width(3)
cr.set_source_rgb(1.0, 0.0, 0.0)
cr.stroke()
# write output
print data[38:48, 38:48, 0]
surface.write_to_png("circle.png")

Este código imprime

[[255 255 255 255 255 255 255 255 132 1]
[255 255 255 255 255 255 252 101 0 0]
[255 255 255 255 255 251 89 0 0 0]
[255 255 255 255 249 80 0 0 0 97]
[255 255 255 246 70 0 0 0 116 254]
[255 255 249 75 0 0 0 126 255 255]
[255 252 85 0 0 0 128 255 255 255]
[255 103 0 0 0 118 255 255 255 255]
[135 0 0 0 111 255 255 255 255 255]
[ 1 0 0 97 254 255 255 255 255 255]]

mostrando algún fragmento aleatorio del círculo. También crea este PNG:

Answer 3

La forma habitual es definir una malla de coordenadas y aplicar las ecuaciones de su forma. Para hacerlo, la forma más fácil es usar numpy.mgrid :

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.mgrid.html

# xx and yy are 200x200 tables containing the x and y coordinates as values
# mgrid is a mesh creation helper
xx, yy = numpy.mgrid[:200, :200]
# circles contains the squared distance to the (100, 100) point
# we are just using the circle equation learnt at school
circle = (xx - 100) ** 2 + (yy - 100) ** 2
# donuts contains 1''s and 0''s organized in a donut shape
# you apply 2 thresholds on circle to define the shape
donut = numpy.logical_and(circle < (6400 + 60), circle > (6400 - 60))

Answer 4

Otra posibilidad es usar scikit-image . Puedes usar circle_perimeter para un hueco o circle para un círculo completo.

Puedes dibujar un círculo de trazo simple como ese:

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import draw
arr = np.zeros((200, 200))
rr, cc = draw.circle_perimeter(100, 100, radius=80, shape=arr.shape)
arr[rr, cc] = 1
plt.imshow(arr)
plt.show()

También puede emular un trazo utilizando un loop . En este caso, debe usar la versión antialias para evitar artefactos:

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import draw
arr = np.zeros((200, 200))
stroke = 3
# Create stroke-many circles centered at radius.
for delta in range(-(stroke // 2) + (stroke % 2), (stroke + 1) // 2):
rr, cc, _ = draw.circle_perimeter_aa(100, 100, radius=80+delta, shape=arr.shape)
arr[rr, cc] = 1
plt.imshow(arr)
plt.show()

Una forma probablemente más eficiente es generar dos círculos completos y "restar" el interno del externo:

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import draw
arr = np.zeros((200, 200))
stroke = 3
# Create an outer and inner circle. Then subtract the inner from the outer.
radius = 80
inner_radius = radius - (stroke // 2) + (stroke % 2) - 1
outer_radius = radius + ((stroke + 1) // 2)
ri, ci = draw.circle(100, 100, radius=inner_radius, shape=arr.shape)
ro, co = draw.circle(100, 100, radius=outer_radius, shape=arr.shape)
arr[ro, co] = 1
arr[ri, ci] = 0
plt.imshow(arr)
plt.show()

Los dos métodos arrojan de hecho resultados ligeramente diferentes.